人工智能(5ga算法)61-展示頁
2025-02-25 12:42本頁面
【正文】 遺傳 。 操作 ? 簡單遺傳 算法的 遺傳 操作主要有三種 :選擇 (selection)、交叉 (crossover)、 變 異(mutation)。適 應(yīng) 度函數(shù)要有效反映每一個(gè)染色體與 問題的最 優(yōu) 解染色體之 間 的差距，一個(gè)染色體與 問題 的最 優(yōu) 解染色體之 間 的差距小， 則對應(yīng) 的適 應(yīng) 度函數(shù) 值 之差就小，否 則就大?！ ? 其中 wn+1= TSP的目 標(biāo) 是路徑 總長 度 為 最短，路徑 總長 度的倒數(shù)就可以 為 TSP的適 應(yīng) 度函數(shù)：通 過 適 應(yīng) 度函數(shù)來決定染色體的 優(yōu) 、劣程度，它體 現(xiàn) 了自然 進(jìn) 化中的 優(yōu)勝劣汰原 則 。,…… ， wn是互不相同的。它其 實(shí) 是 1， …… ， n的一個(gè)循環(huán) 排列。w n由于是回路， 記 wn+1=w2開始，依次是城市3,4,5,6,7,8,2,9，最后回到城市 1。j=1,...,n． TSP問題 是要找遍 訪 每個(gè)域市恰好一次的一條回路，且其路徑 總長 度 為 最短。Problem， 簡記為TSP)： 設(shè) 有 n個(gè)城市，城市 i和城市 j之 間 的距離 為 d(i， j)例： 貨 郎擔(dān) 問題 (Travelling? 把位串形式 編碼 表示叫染色體或基因型（基因表達(dá)），有 時(shí) 也叫個(gè)體。? 遺傳操作 ? 霍蘭德的遺傳算法通常稱為簡單遺傳算法（ SGA）。? 遺傳 算法自從 1965年提出以來，在國 際 上已 經(jīng) 形成了一個(gè)比 較 活 躍 的研究 領(lǐng) 域，已召開了多次比 較 重要的國 際 會 議和 創(chuàng)辦 了很多相關(guān)的國 際 刊物 .? 遺傳 算法已用于求解 帶 有 應(yīng) 用前景的一些 問題 ，例如 遺傳 程序 設(shè)計(jì) 、函數(shù) 優(yōu) 化、排序 問題 、人工神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 、分類 系 統(tǒng) 、 計(jì) 算機(jī) 圖 像 處 理和機(jī)器人運(yùn) 動規(guī) 劃等。? 遺傳算法為那些難以找到傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的難題指出了一個(gè)解決方法。遺傳算法 ? 人工生命是人工智能和計(jì)算智能的一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。– 遺傳編程 (geic– 進(jìn)化編程 (evolutionary– 進(jìn)化策略 (evolution第 5章 計(jì)算智能 (2)進(jìn)化計(jì)算人工生命? 進(jìn)化計(jì)算包括：– 遺傳算法 (geicalgorithms， GA)strategies)programming)programming)? 人類不滿足于模仿生物進(jìn)化行為，希望能夠建立具有自然生命特征的人造生命和人造生命系統(tǒng)。? 遺傳算法是模仿生物遺傳學(xué)和自然選擇機(jī)理，通過人工方式所構(gòu)造的一類優(yōu)化搜索算法，是對生物進(jìn)化過程進(jìn)行的一種數(shù)學(xué)仿真，是進(jìn)化計(jì)算的最重要的形式。? 進(jìn)化計(jì)算和遺傳算法借鑒了生物科學(xué)中的某些知識，這也體現(xiàn)了人工智能這一交叉學(xué)科的特點(diǎn)。 遺傳算法的基本機(jī)理 現(xiàn)以此作為討論主要對象，加上適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，來分析遺傳算法的結(jié)構(gòu)和機(jī)理。? 編碼與解碼? 適應(yīng)度函數(shù) 遺傳算法 與 譯碼? 許 多 應(yīng) 用 問題結(jié) 構(gòu)很復(fù) 雜 ，但可以化 為簡單 的位串形式 編碼 表示，將 問題結(jié) 構(gòu)變換為 位串形式 編碼 表示的 過 程叫 編碼；而相反將位串形式 編碼 表示 變換為 原問題結(jié) 構(gòu)的 過 程叫 譯碼 。? 原 問題結(jié) 構(gòu)稱 為 表 現(xiàn) 型。Salesmani,? 對 TSP可以按一條回路城市的次序 進(jìn) 行 編碼 ，比如 碼串 134567829表示從城市 1一般情況是從城市 w1開始，依次 經(jīng)過 城市 w2,…… ， wn，最后回到城市
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